Wikipedia linkrace: kiezen uit duizenden opties
Het model kiest de volgende stap uit honderden of duizenden links en toont snelle beslissingen met beperkte outputs. De post bevat een video van 4:04.
Kan een snelle classifier relevante secties in technische documenten zo betrouwbaar vinden als een LLM?
95% Ai deelt een evaluatierapport waaruit blijkt dat een snelle classifier gelijkwaardig kan presteren aan LLM's bij het vinden van relevante delen van technische documenten, en prijst de bijdragen van TypeSafe AI en Featherless AI.
*Can a fast classifier find the relevant sections of technical documents as reliably as a large language model?** -> Yes @typesafeai genius in its simplicity and @FeatherlessAI's contribution to this field is both elegant and valuable! **Full report:** https://95pctai.github.io/jev-search-eval-report/…
· 0 likesOpen on X
More like this
Semantische query use case met Jev en TypeSafe AI
Nathan LeClaire deelt een semantische query use case voor Jev en TypeSafe AI en merkt op dat men nog maar net het oppervlak heeft aangeraakt.
Een live BS-meter bouwen voor het Trump vs Kamala-debat met Jev
De auteur gebruikte Jev om een live BS-meter te draaien op elke zin van het Trump vs Kamala-debat, met 5 ja/nee-vragen per kandidaat, in totaal 1.191 Jev-aanroepen, 1,18M tokens, 415 ms mediane latentie en $0,0497 totale kosten.
